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别再瞎找SEO课程！长尾关键词优化才是真正的捷径******
别再瞎找SEO课程！长尾关键词优化才是真正的捷径
4444444影院免费观看电视剧大全，〖One〗我干本地化SEO快十年了，见过太多中小企业老板被所谓的“SEO专家”割韭菜。沛县那边有个做电动三轮车配件的老板，姓刘，去年砸了两万多块报了个线上SEO课程，结果学了三个月，什么关键词堆砌、外链群发、蜘蛛池，一套操作下来，网站排名没上来，反而被百度降权了。刘老板气得直骂娘，后来找我喝茶，说那些课程全是忽悠，讲的理论跟实际运营完全脱节。我给他看了下他的网站，首页标题硬塞了七八个行业大词，比如“电动三轮车配件批发”“徐州电动车配件厂家”，但内容页全是复制粘贴，用户搜“沛县三轮车后桥配件”这种长尾词根本找不到他。这还不是最离谱的，邳州那边有个做板材加工的，老板更狠，花六千块买了套“SEO自动化工具”，结果工具自动生成了一堆垃圾页，被百度判定为恶意采集，整站被K了两个月。说白了，现在SEO早不是十年前撒网捞鱼的玩法了，长尾关键词才是本地化企业的命根子，那些课程还在教过时的招数，不是蠢就是坏。
〖Two〗错误根源在于盲目追大词、忽视用户真实需求。拿徐州丰县的家具厂来说，老板姓王，以前只盯着“办公家具”“实木家具”这种大流量词，结果竞争不过广东和浙江的大厂，日IP不到50，转化率几乎为零。我帮他分析了一下，发现丰县本地用户搜“丰县办公桌椅维修”“徐州市区二手办公家具回收”这种长尾词的搜索量虽然小，但意向极高，几乎搜了就打电话咨询。王老板之前完全忽略了这些词，因为课程里只教“流量第一”，没教“转化第一”。色在线国产，更坑的是，有些课程吹嘘“快速上首页”，教人用黑帽手段，比如刷点击、买外链，结果新沂那边有个做服装批发的，按课程操作后网站被百度算法更新直接干掉，排名全没了，还收到了百度站长平台的警告。我见过太多类似的翻车案例了，睢宁有个做电商的，花两万块找人做SEO，对方承诺“三天首页”，结果用的是蜘蛛池刷量，三天后确实上了首页，但第四天就被惩罚了，整站权重降到0。长尾关键词优化的核心不是抢大词，而是精准匹配用户搜索意图，比如“徐州云龙区家政保洁多少钱一小时”，这种词虽然搜索量小，但点击转化率能达到15%以上，比大词强十倍。
〖Three〗正确的操作方案很简单：先做本地长尾关键词挖掘，再用内容沉淀。拿武汉光谷的一家互联网公司举例，他们做企业云服务，以前只争“云服务器”“云计算”这类大词，烧钱还没效果。我让他们用5118和百度下拉框，挖掘出“武汉光谷企业云存储方案”“汉口IT公司远程办公部署”这种地区+业务的长尾词，然后每篇内容围绕一个词展开，比如写《武汉光谷初创公司如何用云服务省30%成本》。关键词布局上，标题必须包含地区+核心词，比如“武汉光谷|企业云存储方案推荐”，正文里自然出现3-5次，不要硬堆。内容要真实，比如写案例：某个丰县家具厂用了这个方法后，三个月内“丰县实木床定制”这个词从第8页升到第2页，日咨询量从0涨到5-8个。另外，移动端优化必须跟上，现在超过70%的搜索来自手机，页面加载速度不能超过3秒，图片要压缩，按钮要方便点击。工具推荐用百度站长平台的落地页检测，免费又好用。，困困兔视频在线观看
在现观看9.1免费版最新版本下载，〖Four〗数据变化这块最能说服人。黄岛那边有个做海鲜批发的老板，姓张，以前网站日IP不到30，转化率不到1%。我帮他挖掘了“黄岛新鲜海参批发价格”“青岛崂山区海鲜礼盒定制”等30个长尾词，每个词写一篇300-500字的落地页，比如《黄岛码头直供：今日海参批发价每斤XX元》。三个月后，这些长尾词带来的流量占总流量的60%，日IP从30涨到150，转化率从1%涨到8%，月销售额从5万涨到12万。用户体验上，页面不要放弹窗广告，内容要直接回答用户问题，比如“青岛黄岛海鲜怎么运到外地？”这种问题，写个快递合作和包装方案，比硬广有效十倍。松原那边有个做农机的，老板用类似方法，挖掘了“松原玉米收割机维修师傅电话”“前郭县二手拖拉机交易”等词，半年后关键词排名从百度第5页升到前3页，日电话咨询从1个涨到10个。数据变化不是靠吹，而是靠持续优化，比如每周看百度站长平台的搜索词报告，把流量低但意向高的词补充进内容，把点击率低的标题改得更口语化，比如“松原农机维修哪家便宜”比“松原农机维修服务”更接地气。
国产丰满老妇性交一级特黄视频，〖Five〗注意事项和避坑点必须说清楚。第一，不要迷信课程里的“万能公式”，每个地区、每个行业的长尾词都不一样。比如睢宁做板材的，用户搜“睢宁杨木胶合板批发价”比“板材批发”更精准，但课程不会教你怎么挖掘本地化词。第二，团队不透明是常见坑，很多老板找外包公司，对方不给看后台数据，只发个排名截图，结果截图是假的。我建议自己学点基础操作，比如用百度站长平台的搜索词报告，能看到每个词的点击和展现，造假不了。第三，成本控制上，不要一上来就砸钱投竞价广告，先把长尾词的自然排名做起来，免费流量比付费流量香多了。新沂有个做服装的，以前每个月烧一万多竞价，结果转化率不到3%，后来用长尾词内容优化，三个月后自然流量占比从10%升到70%，竞价费用降到两千，转化率反而升到8%。第四，内容不要复制粘贴，百度现在对原创度要求极高，复制内容会被降权，哪怕你写的不专业，也要自己写，比如“沛县三轮车后桥配件怎么换”这种问题，找个老师傅口述，你整理成文章，比抄袭强百倍。
〖Six〗总结一句：别再花冤枉钱买那些过时课程了，长尾关键词优化才是最接地气的捷径。落地执行上，第一步就是花两天时间，用百度下拉框、5118、知乎长尾词工具，挖出100个跟“地区+产品/服务+用户痛点”相关的词。第二步，每个词写一篇500字左右的落地页，标题必须包含地区，比如“徐州沛县|电动三轮车后桥配件批发商”，正文里自然植入3次关键词，再加个联系电话。第三步，持续优化，每周看一次百度站长平台的数据，把点击率低的词改标题，把跳出率高的页面调整内容结构。长期来看，坚持三个月，你就能看到明显变化。我手里有个案例，徐州云龙区的一家本地家政公司，用了这个方法后，半年内从0咨询变成每天15个电话，老板直接跟我说“以前花两万报课不如请我吃顿饭”。记住，SEO不是玄学，是精准匹配用户需求的活儿，只要你不懒、不贪快、不迷信“大神”，老老实实做长尾词，本地企业的流量和转化绝对能翻倍。
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4444444影院免费观看电视剧大全，前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐 金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 | 浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
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50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 | 浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
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50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 | 浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
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4444444影院免费观看电视剧大全，前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐 金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 | 浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
《蜘蛛侠4》排第二，《复联5》最期待
4444444影院免费观看电视剧大全，前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐 金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 | 浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
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4444444影院免费观看电视剧大全，前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐 金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 | 浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
马鞍山竞价翻车实录：关键词优化踩坑3年血泪教训
4444444影院免费观看电视剧大全，前提是，得会用 AI。作者 | 雷晶 王璐 金玙璠 李梦冉 陈丹编辑 | 王璐"35 岁 +" 的职场人，正在被 AI 重新定价。脉脉《2026 春招求职行为洞察》显示，招聘市场 " 去初级化 " 明显，要求 3 年以上经验的岗位占比超七成，而面向 1 年以内新人的岗位同比缩减约 20%。初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026 年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长 39.2%，平均起薪高达 17038 元。两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是 " 写文档、做表格 " 的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的 AI 工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。公司整体对人的需求，已经从 " 能写能做 " 转向了 " 能判断、能负责 "。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的 35 岁 + 资深打工人，恰好站在这波需求上。「定焦 One」和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才，有 AI 创业者直言 " 已经不招初级岗位了 "，也有 "35 岁 +" 的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但 "35 岁 +" 本身也不是天然优势。会用 AI 的 "35 岁 +"，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠 AI 补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。以下是他们的故事。01. 初级岗位缩减 20%，35 岁靠经验 +AI 翻盘Blair liu ｜ 北京 80 后 AI 猎头这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验 1-3 年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近 20%，部分赛道甚至超过 30%。另一方面，多模态训练、AI Agent 开发工程师、网络安全工程师等 AI 相关的岗位需求同比上涨了 12 倍。以我们服务的字节为例，AI 全产业链合计新增 4100 余个岗位，占总新增岗位的 50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。02.AI 时代，年轻人解题快、有经验的人出题准金翰 | 浙江 90 后 AI 创业公司创始人我从今年 2 月份开始创业，方向是用 AI 和 Agent 把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的 offer 只有七八个。这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI 来了后，便需要更多善用 AI 的复合型人才。整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在 2024 年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个 PTA（兼职助理），但到了 2025 年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA 也只用了两三次。这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在 AI 已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给 AI，AI 的办事效率还更高。所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但 AI 用得很好，要么是 35 岁以上、有经验又愿意用 AI 的人。为什么会这样？我觉得可能是因为 AI 把这两类人的优势放大了。简单来说，在 AI 的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用 AI 做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解 AI 可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让 AI 解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的 AI 能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成 AI 能理解的任务。现在，AI 能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了 AI，主要看三方面：第一，TA 从什么时候开始使用 AI，比如，2023 年就上手用的人和 2026 年才跟风的人，对 AI 的理解往往相差很多；第二，看 TA 花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开 AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
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50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。更大的变化在于，市场明显更倾向招 35 岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35 岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。以云厂商行业解决方案岗为例，2023 年这个岗位还接受工作经验在 3 年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有 5 年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加 AI 来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等 AI 无法覆盖的能力缺口。那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI 介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐 35+ 资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被 AI 冲击下岗。落到企业层面，AI 落地加速后整体人员规模明显收缩。以前 1000 人的公司现在可能缩到 200 人，搭配 2000 个 Agent 完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要 5 个初级 researcher 和 2 个顾问，现在用自研的 AI 招聘 Agent，只留 2 名顾问统筹，人力砍掉 70%，效率反而提高了 60%。未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹 AI 系统落地。其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户 offer。所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用 AI 工具，搭建专属自己的工作流，让 AI 承担 80% 的执行，自己聚焦在 20% 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AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想 " 让 AI 试试 "。这些表象的背后，大概能看出 TA 有没有形成使用 AI 的肌肉记忆，有多少 badcase 积累，更深一层还能了解，TA 是否清楚如何给 AI 设计上下文、不同模型擅长什么、模型和 Agent 的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。还有一个特质也很重要：ego 要低。我遇到过一个应届生，他 AI 工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始 " 坚持手艺 " 的想法，在 AI 时代是大忌。AI 技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。此刻，AI 正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。但我并不认为 35+ 的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用 AI、保持低 ego、愿意落地，并把经验转化为 AI 可执行任务的这些核心能力。无论是 35+ 还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。03. 经验，在 AI 时代确实更能体现出价值老陈 | 深圳 80 后 技术岗猎头35 岁好不好找工作，跟会不会用 AI 关系特别大。我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求 3 年以上甚至 5 年到 8 年经验的资深岗位比例明显上升。AI 工具爆发后，近几年都会是这个趋势。今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和 AI 相关。这些岗位的 JD 里不会写 " 要求会用 AI 工具 "，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问 " 用没用过 AI"，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用 AI 做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是 " 用过 " 而已，基本上这轮就到头了。这种变化，对 35 岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过 AI 这关。以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还 " 熬不动 "、" 加不了班 "，产出速度比不过年轻人。但现在，AI" 上岗 " 后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理 AI 的能力，能靠 AI 把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在 AI 时代确实更能体现出价值。上个季度，我给一家企业推荐了一位 42 岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。色在线国产，他问是怎么回事，对方说就是一直让 AI 改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能 " 管 "AI。我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的 offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用 AI 搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用 AI 解决问题、用 AI 放大自己的产出的人。但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI 工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来 " 不错 " 的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在 AI 帮他们避坑了。等他们到了 "35 岁（虚指）"，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。当然，"35 岁 + 好不好找工作 "，不能一概而论。也有一些 35 岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在 AI 面前一样危险。35 岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭 AI 的，你的阅历让你更能享受 " 经验 +AI" 的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖 AI。04.AI 时代，我更需要上来就能干活的员工Peter ｜ 上海 AI 教育公司创始人我在上海做 AI 教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招 0 到 1 年经验的初级岗位了。以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用 AI。在 AI 时代，60% 到 80% 的工作量是由 AI 完成的，剩下的 20% 是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。说到 " 会用 AI"，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用 AI 工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3 到 5 年经验的，对 AI 写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。我对 " 资深 " 的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说 " 这个我可以学，那个我也可以学 "。但学习能力是 AI 时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了 AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿 AI 就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。那 30 多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。至于 35 岁焦虑，正在慢慢消失。以前 35 岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在 AI 可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的 " 老人 " 并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI 让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。05.35 岁重返大厂，我反而更看懂了 AI 这波机会吴森哲 ｜ 35 岁 深圳 计算机后端开发我 2016 年毕业，做技术刚好十年。毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个 offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。回来快一年，我主要做 AI 在业务上 Agent 应用，以及使用 AI coding 开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35 岁这拨人，在这轮 AI 浪潮里，不一定是弱势。我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟 AI 有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂 AI 的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。AI 不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在 AI 抹平了一部分差距。年轻人当然也会用 AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯 AI 方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。经验能不能变成优势，也看你怎么用。如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助 AI 接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。35 岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。第一，要尽快把 AI 用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用 AI 提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。35 岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI 这波变化，对有经验的人也是一次机会。前提是，你得下场。
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